为了生存!

### 使用Lasso回归进行生存分析 在机器学习领域,Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)作为一种线性模型正则化方法,不仅能够处理高维数据中的多重共线性问题,还具备自动特征选择的能力。当应用于生存分析时,Lasso通过引入惩罚项到部分似然估计中,从而有效地减少了过拟合的风险并提高了模型解释力。 对于生存数据分析而言,经典的Cox比例风险模型是一个广泛应用的选择;然而,在面对大量协变量的情况下,传统的方法可能会遇到维度灾难的问题。为了克服这一挑战,研究者们提出了结合Lasso罚函数的改进版——即Lasso-Cox回归模型[^4]。这种组合允许同时执行参数估计与变量筛选过程,特别适合基因表达谱等生物医学大数据集的研究场景。 具体来说,Lasso-Cox回归通过对每个自变量施加绝对值形式的约束条件,迫使某些系数趋向于零,进而达到降维的目的。这有助于识别出真正影响个体存活时间的关键因素,并排除无关紧要甚至可能引起误导性的噪声特征。值得注意的是,尽管Lasso可以有效减少不必要的复杂度,但在实际应用过程中仍需谨慎调整正则化强度λ以平衡偏差-方差之间的关系。 下面给出一段Python代码示例,展示如何利用`sklearn`库配合`sksurv`包实现基本的Lasso-Cox建模流程: ```python from sksurv.datasets import load_veterans_lung_cancer from sksurv.linear_model import CoxnetSurvivalAnalysis import pandas as pd data_x, data_y = load_veterans_lung_cancer() cox_lasso = CoxnetSurvivalAnalysis(l1_ratio=1).fit(data_x, data_y) # 输出非零系数对应的特征名称 selected_features = list(compress(data_x.columns, cox_lasso.coef_[cox_lasso.coef_ != 0])) print("Selected features:", selected_features) ``` 此段脚本首先加载了一个公开可用的数据集作为演示用途,接着实例化了一个带有纯L1范数惩罚(`l1_ratio=1`) 的Cox弹性网络对象来进行训练。后打印出了经过Lasso压缩后保留下来的特征列表。
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